<div dir="ltr">Olá Cesar e amigos,<div><br></div><div>Tive que apelar para o dicionário para conhecer a palavra "perfunctória". :D</div><div><br></div><div>O problema do intercepto é corrigido quando eu ajusto a variância robusta. Veja:</div><div><br></div><div><pre tabindex="0" class="gmail-GGHFMYIBMOB" id="gmail-rstudio_console_output" style="font-family:"dejavu sans mono";outline:none;border:none;word-break:break-all;margin-top:0px;margin-bottom:0px;line-height:16px;color:rgb(0,0,0);font-size:10pt;white-space:pre-wrap"><span class="gmail-GGHFMYIBCPB gmail-ace_keyword" style="color:blue;white-space:pre">> </span><span class="gmail-GGHFMYIBCOB gmail-ace_keyword" style="color:blue">Mod1 <- glm(Tabagismo~.,data = TabModelagem,family = quasipoisson(link = log))
</span><span class="gmail-GGHFMYIBCPB gmail-ace_keyword" style="color:blue;white-space:pre">> </span><span class="gmail-GGHFMYIBCOB gmail-ace_keyword" style="color:blue">summary(Mod1)
</span>
Call:
glm(formula = Tabagismo ~ ., family = quasipoisson(link = log),
data = TabModelagem)
Deviance Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-1.4867 -0.7821 -0.5889 0.5349 1.6624
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) -1.245e+00 8.738e-01 -1.424 0.154644</pre><pre tabindex="0" class="gmail-GGHFMYIBMOB" id="gmail-rstudio_console_output" style="font-family:"dejavu sans mono";outline:none;border:none;word-break:break-all;margin-top:0px;margin-bottom:0px;line-height:16px;color:rgb(0,0,0);font-size:10pt;white-space:pre-wrap"><br></pre><pre tabindex="0" class="gmail-GGHFMYIBMOB" id="gmail-rstudio_console_output" style="font-family:"dejavu sans mono";outline:none;border:none;word-break:break-all;margin-top:0px;margin-bottom:0px;line-height:16px;color:rgb(0,0,0);font-size:10pt;white-space:pre-wrap"> (...)</pre><pre tabindex="0" class="gmail-GGHFMYIBMOB" id="gmail-rstudio_console_output" style="font-family:"dejavu sans mono";outline:none;border:none;word-break:break-all;margin-top:0px;margin-bottom:0px;line-height:16px;color:rgb(0,0,0);font-size:10pt;white-space:pre-wrap"><br></pre><pre tabindex="0" class="gmail-GGHFMYIBMOB" id="gmail-rstudio_console_output" style="font-family:"dejavu sans mono";outline:none;border:none;word-break:break-all;margin-top:0px;margin-bottom:0px;line-height:16px;color:rgb(0,0,0);font-size:10pt;white-space:pre-wrap"><pre tabindex="0" class="gmail-GGHFMYIBMOB" id="gmail-rstudio_console_output" style="font-family:"dejavu sans mono";outline:none;border:none;word-break:break-all;margin-top:0px;margin-bottom:0px;line-height:16px;font-size:10pt;white-space:pre-wrap"><span class="gmail-GGHFMYIBCPB gmail-ace_keyword" style="color:blue;white-space:pre">> </span><span class="gmail-GGHFMYIBCOB gmail-ace_keyword" style="color:blue">RP.Poisson.Ceci(Mod1)
</span> Estimate Pr(>|z|) RP LCL UCL
(Intercept) -1.245e+00 2.199e-04 0.288055 0.148852 0.557437</pre></pre></div><div><br></div><div><br><div>Mas o questionamento é bastante interessante. Em princípio, um intercepto sem significância poderia fazer sentido, sim, nos meus dados, no meu entender. Isso significaria que só existiriam tabagistas na presença dos efeitos em estudo? De fato, pouco provável, mas possível.</div><div><br></div><div>Não, meus dados não são balanceados. Em verdade, isso NUNCA acontece em estudos observacionais. Eu não tenho controle algum, durante o delineamento, sobre as variáveis explicativas. Isso é a natureza de estudos epidemiológicos observacionais. Em alguns casos, como em delineamentos de coorte ou caso-controle, podemos ter algum controle de balanceamento, mas sempre apenas sobre uma única variável explicativa, e isso em geral é pouco comum, pois a ocorrência de censuras é inevitável. Isso também significaria uma circunstância especial, que mereceria algum procedimento amenizador?</div><div><br></div><div>É importante frisar. O tabagismo é apenas uma de sete variáveis resposta que tenho em meu banco. Já modelei outras três e, não que tenha sido simples, mas cheguei a modelos com bom ajuste visual. Até agora, a única que "causou choque" pelo diagnóstico do qqPlot foi essa do Tabagismo. Acho que o Leonard afirmou que não dá muita importância a esses gráficos, e estou "precisando" me convencer disso e seguir em frente, pois os prazos começam a fazer mais efeito...</div><div><br></div><div>Muito obrigado, mais uma vez.</div><div><br></div><div>Saúde, paz e luz!</div><div><br></div></div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">Em 11 de fevereiro de 2017 01:27, Cesar Rabak <span dir="ltr"><<a href="mailto:cesar.rabak@gmail.com" target="_blank">cesar.rabak@gmail.com</a>></span> escreveu:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr">Marcos,<div><br></div><div>Dei uma olhada "perfunctória" nas respostas e me fixei nos resultados de duas regressões que você enviou, na mensagem de nove do corrente 10h34, e a primeira mensagem dia sete.</div><div><br></div><div>O que me salta os olhos nas duas regressões é o valor-p do intercepto:</div><div><br></div><div>Na regressão do dia sete:</div><span class=""><div><pre class="m_-3249673921002072547gmail-m_6382991550073828531gmail-GGHFMYIBMOB" id="m_-3249673921002072547gmail-m_6382991550073828531gmail-rstudio_console_output" style="white-space:pre-wrap;font-family:"dejavu sans mono";outline:none;border:none;word-break:break-all;margin-top:0px;margin-bottom:0px;line-height:16px;color:rgb(0,0,0);font-size:10pt"><span class="m_-3249673921002072547gmail-m_6382991550073828531gmail-GGHFMYIBCPB m_-3249673921002072547gmail-m_6382991550073828531gmail-ace_keyword" style="color:blue">> </span><span class="m_-3249673921002072547gmail-m_6382991550073828531gmail-GGHFMYIBCOB m_-3249673921002072547gmail-m_6382991550073828531gmail-ace_keyword" style="color:blue">Mod1 <- glm(Tabagismo~.,data = TabModelagem,family = quasipoisson)
</span><span class="m_-3249673921002072547gmail-m_6382991550073828531gmail-GGHFMYIBCPB m_-3249673921002072547gmail-m_6382991550073828531gmail-ace_keyword" style="color:blue">> </span><span class="m_-3249673921002072547gmail-m_6382991550073828531gmail-GGHFMYIBCOB m_-3249673921002072547gmail-m_6382991550073828531gmail-ace_keyword" style="color:blue">summary(Mod1)
</span>
Call:
glm(formula = Tabagismo ~ ., family = quasipoisson, data = TabModelagem)
Deviance Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-1.4867 -0.7821 -0.5889 0.5349 1.6624
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) -1.245e+00 8.738e-01 -1.424 0.154644
</pre></div><div><br></div></span><div>e nesta do dia nove:</div><div><pre class="m_-3249673921002072547gmail-m_-6538276058926053421m_8358487097371014076gmail-GGHFMYIBMOB" id="m_-3249673921002072547gmail-m_-6538276058926053421m_8358487097371014076gmail-rstudio_console_output" style="white-space:pre-wrap;font-family:"dejavu sans mono";outline:none;border:none;word-break:break-all;margin-top:0px;margin-bottom:0px;line-height:16px;color:rgb(0,0,0);font-size:10pt"><span class="m_-3249673921002072547gmail-m_-6538276058926053421m_8358487097371014076gmail-GGHFMYIBCPB m_-3249673921002072547gmail-m_-6538276058926053421m_8358487097371014076gmail-ace_keyword" style="color:blue">> </span><span class="m_-3249673921002072547gmail-m_-6538276058926053421m_8358487097371014076gmail-GGHFMYIBCOB m_-3249673921002072547gmail-m_-6538276058926053421m_8358487097371014076gmail-ace_keyword" style="color:blue">ModeloLogistico <- glm(Tabagismo~.,data = TabModelagem,family = binomial(link = logit))
</span><span class="m_-3249673921002072547gmail-m_-6538276058926053421m_8358487097371014076gmail-GGHFMYIBCPB m_-3249673921002072547gmail-m_-6538276058926053421m_8358487097371014076gmail-ace_keyword" style="color:blue">> </span><span class="m_-3249673921002072547gmail-m_-6538276058926053421m_8358487097371014076gmail-GGHFMYIBCOB m_-3249673921002072547gmail-m_-6538276058926053421m_8358487097371014076gmail-ace_keyword" style="color:blue">summary(ModeloLogistico)
</span>
Call:
glm(formula = Tabagismo ~ ., family = binomial(link = logit),
data = TabModelagem)
Deviance Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-2.0034 -0.8824 -0.5459 1.0052 2.3721
Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) 1.215e+01 8.827e+02 0.014 0.989021
<br></pre>Note que em ambas com modelagem (funções de ligação levemente diferentes) diversa, mas com chamada sem nenhuma outra mudança em relação às variáveis explicativas x a dependente, o valor-p do intercepto não pode ser descartado como sendo zero.<br><br>Isso faz sentido na sua análise?<br><br>Outra questão que não achei fácil nas respostas, mas que é importante: quantos casos você tem para cada um desses fatores e variáveis (em outras palavras estão equilibrados esses fatores)?</div><div><br></div><div>HTH</div><div>--</div><div>Cesar Rabak</div><div><br></div></div><div class="HOEnZb"><div class="h5"><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">2017-02-09 15:03 GMT-02:00 Marcos Bissoli via R-br <span dir="ltr"><<a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br" target="_blank">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a>></span>:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr">Prezado Prof Luiz,<div><br></div><div>Não conheço esta técnica. Certamente que não será nenhuma bobagem conhecê-la melhor. Alguma sugestão de literatura? Fiz alguma busca agora e não fui muito feliz em encontrar algo que teorize-a.</div><div><br></div><div>Grato,</div><div><br></div><div>Marcos</div></div><div class="m_-3249673921002072547HOEnZb"><div class="m_-3249673921002072547h5"><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">Em 9 de fevereiro de 2017 11:27, Luiz Roberto Martins Pinto <span dir="ltr"><<a href="mailto:luizroberto.uesc@gmail.com" target="_blank">luizroberto.uesc@gmail.com</a>></span> escreveu:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr">Marcos,<div><br></div><div>Você já pensou em utilizar modelo linear bi-segmentado? Se for uma bobagem muito grande, perdoe-me.</div></div><div class="gmail_extra"><br clear="all"><div><div class="m_-3249673921002072547m_6840659824913632812m_-5110809499405978943gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div>Luiz Roberto Martins Pinto<br>Prof. Pleno/DCET/UESC</div><div>Laboratório de Estatística Computacional</div><div>Universidade Estadual de Santa Cruz</div><div>Ilhéus-Bahia-Brasil<br><br><a href="mailto:luizroberto.uesc@gmail.com" target="_blank">luizroberto.uesc@gmail.com</a><br>skype: lrmpinto</div>
<div><a href="http://lattes.cnpq.br/2732314327604831" target="_blank">http://lattes.cnpq.br/27323143<wbr>27604831</a> </div><div><br></div><div>"<i><b>The s</b></i><span style="font-size:12.8px"><b><i>cience
exists because there are patterns. </i></b></span></div><div><span style="font-size:12.8px"><b><i> The patterns exist because God created them</i></b>.</span></div><div><i><b> The statistic exists to research the patterns that God created.</b></i><span style="font-size:12.8px">"</span></div><div><br><br></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>
<br><div class="gmail_quote"><div><div class="m_-3249673921002072547m_6840659824913632812h5">Em 7 de fevereiro de 2017 20:14, Marcos Bissoli via R-br <span dir="ltr"><<a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br" target="_blank">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a>></span> escreveu:<br></div></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div><div class="m_-3249673921002072547m_6840659824913632812h5"><div dir="ltr"><div class="gmail_extra"><div>Prezados,</div><div><br></div><div>De antemão peço desculpas se desvio o tópico da lista. Mas creio que o tema da mensagem é minimamente transversal aos aqui tratados.</div><div><br></div><div>Tenho uma variável resposta binária. Como a frequência da resposta é alta (38,11%), teóricos da Estatística aplicada à Epidemiologia sugerem que não seja usada uma regressão logística. Neste caso (de alta prevalência do desfecho), a primeira opção deveria ser uma log-binomial. Mas (e isso não é raro de ocorrer), minha log-binomial não apresentou convergência.</div><div><br></div><div>Quando não há convergência, os teóricos sugerem uma regressão de Poisson com variância robusta. Entretanto, como meus dados sugerem subdispersão, optei por um modelo de quasi-poisson. Isso já deu certo em outras análises que fiz para terceiros. Inclusive, tenho conseguido adaptar a variância robusta ao modelo de quasi-poisson. Mas justamente agora, com os dados de minha tese...</div><div><br></div><div>O diagnóstico visual está, ao meu ver, péssimo, para ajuste. A imagem anexa é do modelo de quasi-poisson. Mas experimentei todos os acima citados (logística e Poisson) e o gráfico não diferiu muito.</div><div><br></div><div><img src="cid:ii_15a1acf59c3aed8b" alt="Imagem inline 1" width="544" height="379"><br></div><div><br></div><div>A dúvida é... Há alguma outra alternativa de técnica de regressão que eu poderia tentar? Minhas variáveis explicativas são diversas, em quantidade e tipo (há contínuas, ordinais e binárias). Ou será (embora eu ache pouco provável) que este gráfico não significa um grande incômodo?</div><div><br></div><div>Fiz o teste de qui-quadrado da deviance residual e estranhamente o valor p está resultando em 1, tanto para Poisson quanto para quasi-Poisson. Um outro fato estranho é o pseudo R² de Nagelkerke ter acusado 20%: todas as outras minhas variáveis resposta não passaram de 12%. Não sei se é correto (consultei bibliografia que sugeria isso para a regressão logística), mas apliquei um teste de Hosmer e Lemeshow e ele acusou um bom ajuste do modelo, também (p = 0,2718). Até uma curva de ROC eu fiz e a área está grande no gráfico (mais uma técnica que não sei se deve ser aplicada além da regressão logística,).</div><div><br></div><div>Seguem alguns resultados, caso possa ajudar em algo.</div><div><br></div><div>Desde já agradeço qualquer comentário. E reforço minhas desculpas caso eu tenha desviado do tópico além do esperado, e desde já acato qualquer negativa em prosseguir o debate. Nesse caso, se possível, aceitaria sugestões de boas listas para debates nesse nível onde eu pudesse me inscrever.</div><div><br></div><div>Há braços,</div><div><br></div><div>Marcos Bissoli</div><div>Faculdade de Nutrição</div><div>Unifal-MG</div><div><br></div><div><pre class="m_-3249673921002072547m_6840659824913632812m_-5110809499405978943m_3142562816718082868gmail-GGHFMYIBMOB" id="m_-3249673921002072547m_6840659824913632812m_-5110809499405978943m_3142562816718082868gmail-rstudio_console_output" style="font-family:"dejavu sans mono";outline:none;border:none;word-break:break-all;margin-top:0px;margin-bottom:0px;line-height:16px;color:rgb(0,0,0);font-size:10pt;white-space:pre-wrap"><span class="m_-3249673921002072547m_6840659824913632812m_-5110809499405978943m_3142562816718082868gmail-GGHFMYIBCPB m_-3249673921002072547m_6840659824913632812m_-5110809499405978943m_3142562816718082868gmail-ace_keyword" style="color:blue;white-space:pre-wrap">> </span><span class="m_-3249673921002072547m_6840659824913632812m_-5110809499405978943m_3142562816718082868gmail-GGHFMYIBCOB m_-3249673921002072547m_6840659824913632812m_-5110809499405978943m_3142562816718082868gmail-ace_keyword" style="color:blue">Mod1 <- glm(Tabagismo~.,data = TabModelagem,family = quasipoisson)
</span><span class="m_-3249673921002072547m_6840659824913632812m_-5110809499405978943m_3142562816718082868gmail-GGHFMYIBCPB m_-3249673921002072547m_6840659824913632812m_-5110809499405978943m_3142562816718082868gmail-ace_keyword" style="color:blue;white-space:pre-wrap">> </span><span class="m_-3249673921002072547m_6840659824913632812m_-5110809499405978943m_3142562816718082868gmail-GGHFMYIBCOB m_-3249673921002072547m_6840659824913632812m_-5110809499405978943m_3142562816718082868gmail-ace_keyword" style="color:blue">summary(Mod1)
</span>
Call:
glm(formula = Tabagismo ~ ., family = quasipoisson, data = TabModelagem)
Deviance Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-1.4867 -0.7821 -0.5889 0.5349 1.6624
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) -1.245e+00 8.738e-01 -1.424 0.154644
factor.SexoDic.1 5.800e-01 8.273e-02 7.011 4.11e-12 ***
factor.Branca.1 -8.332e-01 7.836e-01 -1.063 0.287863
factor.Negra.1 -8.210e-01 7.987e-01 -1.028 0.304185
factor.Parda.1 -9.009e-01 7.863e-01 -1.146 0.252163
factor.Amarela.1 -1.089e+00 8.481e-01 -1.284 0.199466
factor.SemReligiao.1 -9.670e-02 1.888e-01 -0.512 0.608566
factor.Catolica.1 -4.813e-01 1.862e-01 -2.585 0.009863 **
factor.Espirita.1 -1.235e-01 2.181e-01 -0.566 0.571230
factor.Evangelica.1 -9.177e-01 2.429e-01 -3.779 0.000166 ***
factor.AfroBrasileira.1 6.068e-01 4.303e-01 1.410 0.158794
factor.Turno.1 1.534e-03 1.034e-01 0.015 0.988169
factor.Aposentado.1 -4.516e-02 1.055e-01 -0.428 0.668597
factor.OcupaEstDiApenasDesemp.<wbr>1 7.249e-02 1.411e-01 0.514 0.607474
factor.ComFamilia.1 -4.323e-01 2.128e-01 -2.031 0.042444 *
factor.ComOutParentes.1 -5.029e-01 3.517e-01 -1.430 0.153011
factor.Republica.1 8.985e-03 1.959e-01 0.046 0.963429
factor.Sozinho.1 -2.475e-01 2.236e-01 -1.107 0.268673
factor.Pensao.1 -8.439e-01 4.000e-01 -2.110 0.035106 *
factor.OutroMoradia.1 -5.262e-01 3.353e-01 -1.569 0.116880
factor.RU.1 -1.937e-01 1.059e-01 -1.830 0.067589 .
factor.praec4.1 -1.583e-01 2.666e-01 -0.594 0.552951
IdadeA 3.787e-02 9.381e-03 4.037 5.79e-05 ***
escola 8.576e-02 3.441e-02 2.492 0.012836 *
RendaPC 4.045e-05 1.313e-05 3.080 0.002119 **
Dist 2.605e-05 1.296e-04 0.201 0.840689
PraecSoma 2.419e-02 3.086e-02 0.784 0.433427
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
(Dispersion parameter for quasipoisson family taken to be 0.6036898)
Null deviance: 834.67 on 1135 degrees of freedom
Residual deviance: 706.16 on 1109 degrees of freedom
AIC: NA
Number of Fisher Scoring iterations: 5</pre></div><div><br></div><div><br></div><div><br></div><div>-- <br></div><div class="m_-3249673921002072547m_6840659824913632812m_-5110809499405978943m_3142562816718082868gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr">MARCOS BISSOLI<br><br></div><div dir="ltr">Faculdade de Nutrição<br>Universidade Federal de Alfenas<br><br>Blog: <span style="font-size:12.8px"><a href="http://bocademiamaldita.blogspot.com/" target="_blank">bocademiamaldita.blogspo<wbr>t.com/</a></span></div><div>E-mail: <a href="mailto:mbissoli@gmail.com" target="_blank">mbissoli@gmail.com</a><br>Twitter: #mbissoli<div><br>Alfenas, Minas Gerais, Brasil<br><br><br>*****Pense na Natureza antes de Imprimir*****<br>Divulgue ON-LINE<br><br>Eu apoio a ENEN "na luta por um Brasil sem fome"<br><br>"por ĉiu popolo ties propran lingvon, por ĉiuj popoloj la esperantan"<br>(para cada povo sua própria língua, para todos os povos o Esperanto)</div><div><br></div><div>E nunca votarei no PSDB/DEM!</div></div></div></div></div>
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R-br mailing list<br>
<a href="mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br" target="_blank">R-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br>
<a href="https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br" rel="noreferrer" target="_blank">https://listas.inf.ufpr.br/cgi<wbr>-bin/mailman/listinfo/r-br</a><br>
Leia o guia de postagem (<a href="http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia" rel="noreferrer" target="_blank">http://www.leg.ufpr.br/r-br-g<wbr>uia</a>) e forneça código mínimo reproduzível.<br></span></blockquote></div><br></div>
</blockquote></div><br><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div class="m_-3249673921002072547m_6840659824913632812gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr">MARCOS BISSOLI<br><br></div><div dir="ltr">Faculdade de Nutrição<br>Universidade Federal de Alfenas<br><br>Blog: <span style="font-size:12.8px"><a href="http://bocademiamaldita.blogspot.com/" target="_blank">bocademiamaldita.blogspo<wbr>t.com/</a></span></div><div>E-mail: <a href="mailto:mbissoli@gmail.com" target="_blank">mbissoli@gmail.com</a><br>Twitter: #mbissoli<div><br>Alfenas, Minas Gerais, Brasil<br><br><br>*****Pense na Natureza antes de Imprimir*****<br>Divulgue ON-LINE<br><br>Eu apoio a ENEN "na luta por um Brasil sem fome"<br><br>"por ĉiu popolo ties propran lingvon, por ĉiuj popoloj la esperantan"<br>(para cada povo sua própria língua, para todos os povos o Esperanto)</div><div><br></div><div>E nunca votarei no PSDB/DEM!</div></div></div></div></div>
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Leia o guia de postagem (<a href="http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia" rel="noreferrer" target="_blank">http://www.leg.ufpr.br/r-br-g<wbr>uia</a>) e forneça código mínimo reproduzível.<br></blockquote></div><br></div>
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